Dealertrack Finanz-Lösungen skalieren

Kunde: Eine der größten Autohandelsgruppen im Mittleren Westen der USA, die über 50 Standorte verwaltet.

Herausforderung: Das bestehende Legacy-System zur Kreditbearbeitung war nicht in der Lage, die modernen API-Standards von Dealertrack Automobilwesen Finanzen zu erfüllen, was zu manueller Dateneingabe und hohen Abbruchraten führte.

Lösung: Unser augmentiertes Team aus drei Senior Java-Entwicklern wurde innerhalb von 48 Stunden bereitgestellt. Sie konzipierten eine Middleware-Schicht auf Basis von Spring Boot, die als Brücke zwischen dem veralteten ERP-System des Kunden und der modernen Dealertrack-Schnittstelle fungierte. Das Team implementierte asynchrone Datenverarbeitung und robustes Error-Handling, um Ausfälle bei der Datenübertragung zu verhindern.

Ergebnis: Durch die Automatisierung entfiel die manuelle Doppelerfassung vollständig. Die Bearbeitungszeit pro Kreditantrag sank drastisch, und die Fehlerquote bei der Datenübermittlung wurde auf nahezu Null reduziert. Der Kunde verzeichnete eine 35%ige Steigerung der erfolgreich abgeschlossenen Finanzierungen im ersten Quartal nach Live-Gang.

Kunde: Ein führender US-Automobilkreditgeber mit einem Portfolio von über 2 Milliarden Dollar.

Herausforderung: Bei hohen Anfragelasten kam es zu signifikanten Verzögerungen bei der Rückmeldung von Kreditentscheidungen über das Dealertrack Automobilwesen Finanzen Netzwerk, was Händler dazu veranlasste, Konkurrenzangebote zu bevorzugen.

Lösung: Smartbrain stellte zwei Java-Performance-Experten zur Verfügung. Sie analysierten die bestehende Microservices-Architektur und identifizierten Engpässe in den Datenbankabfragen und der Thread-Verwaltung. Das Team refaktorierte den Entscheidungskern unter Verwendung von Reactive Programming (Project Reactor) und implementierte ein effizientes Caching-System mit Redis, um wiederkehrende Anfragen abzufangen, bevor sie die Core-Systeme belasteten.

Ergebnis: Die Systemstabilität wurde auch bei Spitzenlasten am Monatsende gewährleistet. Die durchschnittliche Antwortzeit für Kreditentscheidungen wurde von 4 Sekunden auf unter 800 Millisekunden gesenkt. Dies führte zu einer 20%igen Erhöhung der Conversion-Rate bei Händleranfragen.

Kunde: Ein schnell wachsendes FinTech-Unternehmen, das sich auf flexible Leasing-Modelle für Elektrofahrzeuge spezialisiert hat.

Herausforderung: Das Startup musste seine proprietäre Scoring-Engine schnellstmöglich an das Ökosystem von Dealertrack Automobilwesen Finanzen anbinden, um Zugang zum landesweiten Händlernetzwerk zu erhalten.

Lösung: Da interne Ressourcen fehlten, wurde ein komplettes Java-Entwicklungsteam von Smartbrain outstaffed. Die Entwickler bauten eine sichere, skalierbare REST-API, die die komplexen JSON- und XML-Datenstrukturen von Dealertrack parste und in das interne Datenmodell des Startups übersetzte. Besonderes Augenmerk lag auf der Einhaltung strenger Sicherheitsstandards (OAuth2, Verschlüsselung), um sensible Finanzdaten zu schützen.

Ergebnis: Die Integration wurde in nur acht Wochen, zwei Wochen vor dem geplanten Termin, abgeschlossen. Das Startup konnte seinen Markteintritt beschleunigen und war sofort bei über 10.000 Händlern gelistet. Die Plattform verarbeitete im ersten Monat fehlerfrei ein Transaktionsvolumen von 15 Millionen Dollar.